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Enregistrement W4389941475 · doi:10.1108/ejm-12-2022-0927

COVID-19 and the decline of active social media engagement

2023· article· en· W4389941475 sur OpenAlexaff
Maxwell Poole, Ethan Pancer, Matthew Philp, Theodore J. Noseworthy

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Marketing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensYork UniversityToronto Metropolitan UniversitySaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaPublic relationsCausal inferencePublic engagementOriginalityPsychologySociologySocial psychologyPolitical scienceCreativityEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The COVID-19 pandemic triggered an increase in online traffic, with many assuming that this technology would facilitate coping through active social connections. This study aims to interrogate the nature of this traffic-engagement relationship by distinguishing between passive (e.g. browsing) and active (e.g. reacting, commenting and sharing) engagement, and examining behavioral shifts across platforms. Design/methodology/approach Three field studies assessed changes in social media engagement during the COVID-19 pandemic. These studies included social media engagement with the most followed accounts (Twitter), discussion board commenting (Reddit) and news content sharing (Facebook). Findings Even though people spent more time online during the pandemic, the current research finds people were actively engaging less. Users were reacting less to popular social media accounts, commenting less on discussion boards and even sharing less news content. Research limitations/implications While the current work provides a systematic observation of engagement during a global crisis, it does not claim causality based on its correlational nature. Future research should test potential mechanisms (e.g. anxiety, threat and privacy) to draw causal inference and identify possible interventions. Practical implications The pandemic shed light on a complex systemic issue: the misunderstanding and oversimplification of how online platforms facilitate social cohesion. It encourages thoughtful consideration of online social dynamics, emphasizing that not all engagement is equal and that the benefits of connection may not always be realized as expected. Originality/value This research provides a postmortem on the traffic-engagement relationship, highlighting that increased online presence does not necessarily translate to active social connection, which might help explain the rise in mental health issues that emerged from the pandemic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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